Upsonic
Upsonic est un framework d'agent d'IA axé sur la fiabilité avec une architecture client-serveur dockerisée qui permet des flux de travail d'agent fiables grâce à des fonctionnalités avancées telles que les couches de vérification, l'architecture triangulaire et l'intégration du protocole de contexte de modèle (MCP).
https://github.com/Upsonic/Upsonic?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Mar 9, 2025
Qu'est-ce que Upsonic
Upsonic est un framework de nouvelle génération conçu pour les applications d'IA du monde réel qui rend les agents prêts pour la production. Il fournit une solution complète pour la gestion et le déploiement d'agents d'IA avec un fort accent sur la fiabilité et la sécurité. Construit avec Python, Upsonic offre une approche centrée sur les tâches où les développeurs peuvent implémenter tout, des appels LLM de base à l'automatisation complexe en utilisant différentes versions d'agents, tout en maintenant des normes de fiabilité élevées grâce à son système de vérification multicouche.
Caractéristiques principales de Upsonic
Upsonic est un framework d'agent d'IA axé sur la fiabilité, conçu pour les applications prêtes à la production. Il offre des fonctionnalités de fiabilité avancées, notamment des couches de vérification, une architecture triangulaire, des agents de validation et des systèmes d'évaluation de la sortie. Le framework se distingue par sa conception centrée sur les tâches, l'intégration du protocole de contexte de modèle (MCP), un environnement d'exécution sécurisé et sa capacité à fonctionner avec des systèmes API et non-API, ce qui le rend particulièrement adapté aux déploiements d'IA au niveau de l'entreprise.
Système de fiabilité multicouche: Implémente des agents de vérification, des agents d'édition, des cycles de vérification et des boucles de rétroaction pour garantir des sorties d'IA précises et cohérentes, en particulier pour les opérations numériques et l'exécution d'actions
Intégration du protocole de contexte de modèle: Prend en charge l'intégration avec divers serveurs MCP et outils personnalisés, permettant aux développeurs de tirer parti des outils existants et d'en créer de nouveaux avec un minimum de codage
Gestion structurée des tâches: Utilise Pydantic BaseClass pour définir des sorties structurées et la distribution automatisée des tâches entre les agents, garantissant une gestion organisée et efficace du flux de travail
Environnement d'exécution sécurisé: Fournit un environnement isolé pour l'exécution des agents avec une architecture serveur-client dockerisée, garantissant un déploiement sécurisé et évolutif
Cas d'utilisation de Upsonic
Analyse des données d'entreprise: Analyse automatisée des données de l'entreprise avec des systèmes de traitement numérique et de vérification fiables pour une veille économique précise
Gestion du contenu web: Analyse, résumé et gestion automatisés du contenu à l'aide d'agents web avec des formats de sortie structurés
Automatisation de la recherche commerciale: Recherche et analyse automatisées d'entreprises pour le développement commercial, y compris l'analyse concurrentielle et la génération de messages de sensibilisation
Traitement des tâches multi-agents: Exécution de tâches complexes par le biais de plusieurs agents spécialisés pour les tâches nécessitant diverses capacités et une coordination
Avantages
Haute fiabilité avec plusieurs couches de vérification
Intégration facile avec les outils existants via MCP
Évolutivité prête pour la production avec la prise en charge de Docker
Forte concentration sur les sorties structurées et l'organisation des tâches
Inconvénients
Nécessite Python 3.10 ou supérieur
L'architecture serveur-client peut ajouter de la latence au développement
Limité à des fournisseurs d'API spécifiques (OpenAI, Anthropic, Azure, Bedrock)
Comment utiliser Upsonic
Installer les prérequis: Assurez-vous d'avoir Python 3.10 ou supérieur installé et obtenez des clés API pour OpenAI ou Anthropic (Azure et Bedrock sont également pris en charge)
Définir les variables d'environnement: Exportez votre clé API en tant que variable d'environnement : export OPENAI_API_KEY=sk-***
Utilisation de base: Importez et utilisez la fonctionnalité de base de l'agent :
1. from upsonic import Task, Agent
2. Créez une tâche : task = Task('Votre question ici')
3. Créez un agent : agent = Agent('Coder')
4. Exécutez la tâche : agent.print_do(task)
Activer la couche de fiabilité: Ajoutez la vérification de la fiabilité :
1. Créez une configuration de fiabilité : class ReliabilityLayer: prevent_hallucination = 10
2. Créez un agent avec la fiabilité : agent = Agent('Coder', reliability_layer=ReliabilityLayer)
Utiliser l'intégration des outils MCP: Intégrez les outils du protocole de contexte de modèle :
1. Définissez la classe de configuration MCP avec la commande et les arguments
2. Créez une classe de format de réponse héritant de ObjectResponse
3. Initialisez l'agent avec la spécification du modèle
4. Créez une tâche avec des outils et un format de réponse
5. Exécutez la tâche avec l'agent
Implémenter des tâches multi-agents: Configurez plusieurs agents travaillant ensemble :
1. Importez MultiAgent et les composants requis
2. Définissez les formats de réponse en utilisant ObjectResponse
3. Créez plusieurs agents avec des rôles spécifiques
4. Créez des tâches connectées avec des contextes et des outils
5. Exécutez les tâches en utilisant MultiAgent.do()
Effectuer des appels LLM directs: Pour les tâches simples, utilisez des appels LLM directs :
1. from upsonic import Direct
2. Direct.do(your_task)
Configurer la télémétrie (facultatif): Désactivez la télémétrie si vous le souhaitez :
1. import os
2. os.environ['UPSONIC_TELEMETRY'] = 'False'
FAQ de Upsonic
Upsonic est un framework d'agent d'IA axé sur la fiabilité, conçu pour des applications réelles. Il permet des flux de travail d'agent de confiance grâce à des fonctionnalités de fiabilité avancées, notamment des couches de vérification, une architecture triangulaire, des agents de validation et des systèmes d'évaluation de la sortie.
Vidéo de Upsonic
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